論文の概要: Extreme Value Modelling of Feature Residuals for Anomaly Detection in Dynamic Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.05687v1
• Date: Tue, 8 Oct 2024 05:00:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-01 16:59:10.232842
• Title: Extreme Value Modelling of Feature Residuals for Anomaly Detection in Dynamic Graphs
• Title（参考訳）: 動的グラフにおける異常検出のための特徴残差の極値モデリング
• Authors: Sevvandi Kandanaarachchi, Conrad Sanderson, Rob J. Hyndman,
• Abstract要約: グラフの時間的シーケンスにおける異常の検出は、トランスポートネットワークにおける事故の検出や、コンピュータネットワークにおけるサイバー攻撃といった分野に適用することができる。 既存の異常グラフ検出方法は、高い偽陽性率や可変サイズのグラフの扱いの難しさ、非自明な時間ダイナミクスなど、複数の制限に悩まされることがある。 そこで本稿では,時間的依存を時系列解析によって時間的依存を明示的にモデル化し,残差を用いて依存を除去する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.8066991252587
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Detecting anomalies in a temporal sequence of graphs can be applied is areas such as the detection of accidents in transport networks and cyber attacks in computer networks. Existing methods for detecting abnormal graphs can suffer from multiple limitations, such as high false positive rates as well as difficulties with handling variable-sized graphs and non-trivial temporal dynamics. To address this, we propose a technique where temporal dependencies are explicitly modelled via time series analysis of a large set of pertinent graph features, followed by using residuals to remove the dependencies. Extreme Value Theory is then used to robustly model and classify any remaining extremes, aiming to produce low false positives rates. Comparative evaluations on a multitude of graph instances show that the proposed approach obtains considerably better accuracy than TensorSplat and Laplacian Anomaly Detection.
• Abstract（参考訳）: グラフの時間列における異常を検出することは、トランスポートネットワークにおける事故の検出や、コンピュータネットワークにおけるサイバー攻撃のような分野である。 既存の異常グラフ検出方法は、高い偽陽性率、可変サイズのグラフの扱いの難しさ、非自明な時間ダイナミクスなど、複数の制限に悩まされることがある。 そこで本研究では,時間的依存を時系列解析によって時間的依存を明示的にモデル化し,残差を用いて依存を除去する手法を提案する。 極値理論(Extreme Value Theory)は、残りの極値のモデルと分類に用いられ、低い偽陽性率を生み出すことを目的としている。 複数のグラフインスタンスの比較評価の結果,提案手法はTensorSplatやLaplacian Anomaly Detectionよりも精度が高いことがわかった。

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